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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 实测数据分享，附环境配置（上手实测·2）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
先叠个甲：以下都是个人实测。不代表官方说法。本文基于公开资料整理。供讨论参考。
这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账。供同好参考。
DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 的基本盘：深度求索 DeepSeek 打造。V3 2024-12-26；R1 2025-01-20 发布。V3/R1 均为 671B MoE（激活约 37B）；R1 蒸馏版 1.5B/7B/8B/14B/32B/70B（教师模型蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座）。遵循MIT。
本地跑起来的话。R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。
从推理优化工程师的角度看。实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：V3 训练成本约 550 万美元；蒸馏 14B 是消费级甜点。
希望对同样在选型的朋友有点帮助。讨论与勘误欢迎留言。—— 有不同看法的。评论区见。 ✅ 👀
